इंटेल का कहना है कि माइक्रोसॉफ्ट का कोपायलट एआई भविष्य के पीसी पर स्थानीय स्तर पर काम करने के लिए तैयार है

माइक्रोसॉफ्ट का कोपायलट एआई जल्द ही क्लाउड पर निर्भर रहने के बजाय पीसी पर स्थानीय रूप से चल सकता है।

इंटेल टॉम के हार्डवेयर को बताया चैटबॉट भविष्य के एआई-सक्षम पीसी पर चल सकता है, जिसमें 40 ट्रिलियन ऑपरेशन प्रति सेकंड (टॉप्स) से अधिक करने में सक्षम तंत्रिका प्रसंस्करण इकाइयों (एनपीयू) को शामिल करने की आवश्यकता होगी – एक प्रदर्शन स्तर जो वर्तमान में उपलब्ध किसी भी उपभोक्ता प्रोसेसर से मेल नहीं खाता है।

इंटेल ने उल्लेख किया कि ये एआई पीसी मशीन पर सीधे “कोपायलट के अधिक तत्वों” को संभालने के लिए सुसज्जित होंगे। को-पायलट वर्तमान में अधिकांश कार्यों के लिए मुख्य रूप से क्लाउड प्रोसेसिंग पर निर्भर है, जिससे ध्यान देने योग्य देरी होती है, खासकर छोटे अनुरोधों के लिए। स्थानीय कंप्यूटिंग शक्ति को बढ़ाने से ऐसी देरी कम होने, संभावित रूप से प्रदर्शन और गोपनीयता को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है।

इंटेल ने कंप्यूटरवर्ल्ड से टिप्पणी के अनुरोध का तुरंत जवाब नहीं दिया।

अपने पीसी पर सहपायलट

जैसा कि पहले बताया गया है, Windows 11, ChatGPT, Adobe Firefly, या इसी तरह के genAI टूल पर Copilot का उपयोग करने से वास्तव में आपके कंप्यूटर पर कार्यों की प्रक्रिया नहीं होती है, बल्कि महत्वपूर्ण संसाधनों और बिजली का उपयोग करके दूरस्थ डेटा केंद्रों में कार्य किया जाता है। हालांकि स्थानीय स्तर पर स्टेबल डिफ्यूजन टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल या लामा भाषा मॉडल जैसे एप्लिकेशन चलाना संभव है, उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए आमतौर पर पर्याप्त प्रसंस्करण क्षमताओं वाले एक पीसी की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से एक हाई-स्पीड जीपीयू, जो पहले क्रिप्टोकरेंसी खनन के लिए मांगा जाता था। .

हार्डवेयर में हालिया प्रगति, विशेष रूप से नवीनतम इंटेल मेट्योर लेक चिप्स और एएमडी की पेशकश में तंत्रिका प्रसंस्करण इकाइयों के समावेश ने एआई-संचालित पीसी के बारे में चर्चा को तेज कर दिया है। समर्पित, कम-शक्ति वाले घटकों के रूप में डिज़ाइन किए गए इन एनपीयू का उद्देश्य एआई प्रसंस्करण दक्षता को बढ़ाते हुए, जेनेरिक एआई मॉडल के स्थानीय निष्पादन को सुविधाजनक बनाना है। उम्मीद यह है कि एनपीयू भविष्य के पीसी में एक मानक सुविधा बन जाएगा, जिससे जेनएआई कार्यों को बैटरी पावर पर भी पृष्ठभूमि में निर्बाध रूप से संचालित करने में सक्षम बनाया जा सकेगा।

उदाहरण के लिए, एमएसआई का नवीनतम एआई इंजन आपके लैपटॉप की गतिविधियों को पहचानता है और आपके कार्य के अनुरूप बैटरी प्रोफाइल, पंखे की गति और स्क्रीन सेटिंग्स को स्वचालित रूप से समायोजित करता है। जब आप गेमिंग कर रहे होते हैं, तो यह प्रदर्शन को अधिकतम तक बढ़ा देता है; Word दस्तावेज़ों पर काम करने के लिए स्विच करें, और यह सब कुछ वापस डायल कर देता है।

एआई चलते-फिरते

स्थानीय एआई प्रवृत्ति पीसी तक सीमित नहीं है। उदाहरण के लिए, Google के Pixel 8 और Pixel 8 Pro स्मार्टफोन Tensor G3 चिप से लैस हैं, जिसके बारे में Google का दावा है कि यह ऑन-डिवाइस जेनरेटर AI के लिए मंच तैयार करता है। यह तकनीक पहले से ही एआई-संचालित कार्यात्मकताओं का समर्थन करती है जैसे रिकॉर्डर ऐप में ऑडियो सारांश और जीबोर्ड कीबोर्ड में बुद्धिमान प्रतिक्रिया पीढ़ी। हालाँकि, इन प्रगति के बावजूद, ऐसे हार्डवेयर वर्तमान में Google के बार्ड एआई, कोपायलट, या चैटजीपीटी जैसे व्यापक एआई मॉडल को स्थानीय स्तर पर चलाने में सक्षम नहीं हैं। इसके बजाय, ये डिवाइस अधिक कॉम्पैक्ट मॉडल चलाते हैं।

स्थानीय एआई प्रसंस्करण का एक लाभ यह है कि यह साइबर सुरक्षा को बढ़ा सकता है। साइबर सुरक्षा सलाहकार जॉन बाम्बेनेक ने बताया कि बौद्धिक संपदा कार्यों में एआई को एकीकृत करते समय कंपनियों को एक महत्वपूर्ण जोखिम का सामना करना पड़ता है, जो डेटा प्रवाह और पहुंच का प्रबंधन करता है।

उन्होंने कहा, “हमने क्लाउड सेवाओं में तृतीय-पक्ष उल्लंघनों को काफी देखा है, जिससे पता चलता है कि वादों के बावजूद भी डेटा खो सकता है।” “यदि संगठन माइक्रोसॉफ्ट के कोपायलट एआई को स्थानीय स्तर पर कर सकते हैं, तो सीआईएसओ को अभी भी लगता है कि उनके डेटा पर उनका नियंत्रण है, और यह गोद लेने में मौजूद सबसे बड़ी बाधा को दूर कर देगा।”